Exploring Different Aspects of Data Mining for Business
| Main Author: | Hameed, Mazin Kadhum |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
University of Babylon
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://www.journalofbabylon.com/index.php/JUBPAS/article/view/2215 https://www.journalofbabylon.com/index.php/JUBPAS/article/view/2215/1726 |
Daftar Isi:
- يشير استخراج البيانات، المعروف أيضا باسم اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (كدد)، إلى التعدين غير المباشر من ضمنية، معلومات غير معروفة في وقت سابق ويمكن تقديرها من البيانات في قواعد البيانات. في هذا البحث ركزنا على مشكلتين مهمتين، المشكلة الاولى هي ان طلبة كلية تكنلوجيا المعلومات لديهم قدرة كبيرة في اختصاصهم ولكنها مبهمة وغير واضحة، اما المشكلة الثانية هو انه في الوقت الحاضر يتم استخدام الارشفة الإلكترونية ولكنها تولد بيانات ضخمة نتيجة عن العمل اليومي الذي من الصعب السيطرة عليها.في هذه البحث نستخدم تقنيات تعدين البيانات القائمة على التصنيف لتصنيف طلبة تكنولوجيا المعلومات إلى طبقات وفقا لقدراتهم العلمية واستخدام السمات الموجه التعريفي (AOI لحل مشكلة الارشفة الإلكترونية. وتبين النتائج التجريبية أن التقنيات المقترحة تحسين عملية اختيار افكار ومشاريع تخرج تتناسب مع المفردة العلمية للطلبة وتقلل من المشكلة الناتجة عن استخدام الارشيف الإلكتروني والتي من شأنها أن تساعد على تحسين عمل المستخدمين وصنع القرار.
- Data Mining, also commonly known as Knowledge Discovery in Databases (KDD), mentions to the indirectly mining of implied, earlier unknown and possiblyvaluable information from data in databases.In this paper we focused on two important problems, the first students of information technology collages have greater capability in their specialist but its un clear, the second the trend in this time is using the electronic achieve but is generate huge data resulted form daily work which is difficult to control on it.in this paper we using data mining techniques rule based classification to classify the student of information technology to classes according to scientific capabilities and using Attribute Oriented Induction(AOI) data mining techniques to solve problem of the electronic achieve. Experimental results show that the proposed techniques enhancement the method of student classification and reduce the problem that resulted from using electronic achieve., that would help improve customer experiences and decision-making.